培訓(xùn)安排：2024年10月25-26日 深圳
課程費(fèi)用：3800元/人（含培訓(xùn)費(fèi)、資料費(fèi)、會務(wù)服務(wù)費(fèi)）
課程對象：銷售部門、營業(yè)廳、呼叫中心、業(yè)務(wù)支撐、經(jīng)營分析部、網(wǎng)管/網(wǎng)優(yōu)中心、運(yùn)營分析部、系統(tǒng)開發(fā)部等對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析有基本要求的相關(guān)人員。
培訓(xùn)背景：
本課程覆蓋了如下內(nèi)容：
1、數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)分析過程
2、數(shù)據(jù)分析方法，數(shù)據(jù)分析思路。
本課程從實(shí)際的業(yè)務(wù)需求出發(fā)，結(jié)合行業(yè)的典型應(yīng)用特點(diǎn)，圍繞實(shí)際的商業(yè)問題，對數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了全面的介紹（從數(shù)據(jù)收集與處理，到數(shù)據(jù)分析與挖掘，再到數(shù)據(jù)可視化和報告撰寫），通過大量的操作演練，幫助學(xué)員掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的思路、方法、表達(dá)、工具，從大量的企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析，挖掘客戶行為特點(diǎn)，幫助運(yùn)營團(tuán)隊(duì)深入理解業(yè)務(wù)運(yùn)作，以達(dá)到提升學(xué)員的數(shù)據(jù)綜合分析能力，支撐運(yùn)營決策的目的。
課程目的：
1、了解數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識，掌握數(shù)據(jù)分析的基本過程。
2、學(xué)會數(shù)據(jù)分析的框架和思路，掌握常用數(shù)據(jù)分析方法來分析問題。
3、熟悉數(shù)據(jù)分析的基本過程，掌握Excel數(shù)據(jù)分析庫操作。
授課方式：
數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ) + 方法講解 + 實(shí)際業(yè)務(wù)問題分析 + Excel實(shí)踐操作
采用互動式教學(xué)，圍繞業(yè)務(wù)問題，展開數(shù)據(jù)分析過程，全過程演練操作，讓學(xué)員在分析、分享、講授、總結(jié)、自我實(shí)踐過程中獲得能力提升。
培訓(xùn)大綱：
第一部分：大數(shù)據(jù)的核心思維
問題：大數(shù)據(jù)的核心價值是什么？大數(shù)據(jù)是怎樣用于業(yè)務(wù)決策？
1 、大數(shù)據(jù)時代：你缺的不是一堆方法，而是大數(shù)據(jù)思維
2 、大數(shù)據(jù)的本質(zhì)
◇ 數(shù)據(jù)，是對客觀事物的描述和記錄
◇ 大數(shù)據(jù)不在于大，而在于全
3 、大數(shù)據(jù)四大核心價值
◇ 用趨勢圖來探索產(chǎn)品銷量規(guī)律
◇ 從谷歌的GFT產(chǎn)品探索用戶需求變化
◇ 從大數(shù)據(jù)炒股看大數(shù)據(jù)如何探索因素的相關(guān)性
◇ 阿里巴巴預(yù)測經(jīng)濟(jì)危機(jī)的到來
◇ 從美國總統(tǒng)競選看大數(shù)據(jù)對選民行為進(jìn)行分析
4 、大數(shù)據(jù)價值落地的三個關(guān)鍵環(huán)節(jié)
◇ 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化
◇ 數(shù)據(jù)信息化
◇ 信息策略化
案例：喜歡賺“差價”的營業(yè)員（用數(shù)據(jù)管理來識別）
第二部分：數(shù)據(jù)分析基本過程
1 、數(shù)據(jù)分析簡介
◇ 數(shù)據(jù)分析的三個階段
◇ 分析方法的三大類別
2 、數(shù)據(jù)分析六步曲
3 、步驟1：明確目的--理清思路
◇ 確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務(wù)問題
◇ 確定分析思路：分解業(yè)務(wù)問題，構(gòu)建分析框架
4 、步驟2：數(shù)據(jù)收集—準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
◇ 明確收集數(shù)據(jù)范圍
◇ 確定收集來源
◇ 確定收集方法
5 、步驟3：數(shù)據(jù)預(yù)處理—準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
◇ 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估
◇ 數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和變量處理
◇ 探索性分析
6 、步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
◇ 選擇合適的分析方法
◇ 構(gòu)建合適的分析模型
◇ 選擇合適的分析工具
7 、步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點(diǎn)表達(dá)
◇ 選擇恰當(dāng)?shù)膱D表
◇ 選擇合適的可視化工具
8 、步驟6：報表撰寫--觀點(diǎn)表達(dá)
◇ 選擇報告種類
◇ 完整的報告結(jié)構(gòu)
9 、演練：終端大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷案例賞析
◇ 如何搭建精準(zhǔn)營銷分析框架？
◇ 精準(zhǔn)營銷分析的過程和步驟？
◇ 精準(zhǔn)營銷分析結(jié)果呈現(xiàn)
第三部分：統(tǒng)計(jì)分析方法實(shí)戰(zhàn)篇
問題：數(shù)據(jù)分析有什么方法可依?不同的方法適用解決什么樣的問題？
1 、數(shù)據(jù)分析方法的層次
◇ 描述性分析法（對比/分組/結(jié)構(gòu)/趨勢/交叉…）
◇ 相關(guān)性分析法（相關(guān)/方差/卡方…）
◇ 預(yù)測性分析法（回歸/時序/決策樹/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)…）
◇ 專題性分析法（聚類/關(guān)聯(lián)/RFM模型/…）
2 、統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)
◇ 統(tǒng)計(jì)分析兩大要素
◇ 統(tǒng)計(jì)分析三個步驟
3 、統(tǒng)計(jì)分析常用指標(biāo)
◇ 匯總方式：計(jì)數(shù)、求和、百分比（增跌幅）
◇ 集中程度：均值、中位數(shù)、眾數(shù)
◇ 離散程度：極差、方差/標(biāo)準(zhǔn)差、IQR
◇ 分布形態(tài)：偏度、峰度
4 、基本分析方法及其適用場景
◇ 對比分析（查看數(shù)據(jù)差距）
演練：尋找用戶的地域分布規(guī)律
演練：尋找公司主打產(chǎn)品
演練：用數(shù)據(jù)來探索增量不增收困境的解決方案
案例：銀行ATM柜員機(jī)現(xiàn)金管理分析（銀行）
◇ 分組分析（查看數(shù)據(jù)分布）
案例：排班后面隱藏的貓膩
案例：通信運(yùn)營商的流量套餐劃分合理性的評估
演練：銀行用戶消費(fèi)層次分析（銀行）
演練：呼叫中心接聽電話效率分析（呼叫中心）
演練：客服中心科學(xué)排班人數(shù)需求分析（客服中心）
演練：客戶年齡分布/消費(fèi)分布分析
◇ 結(jié)構(gòu)分析（評估事物構(gòu)成）
案例：用戶市場占比結(jié)構(gòu)分析
案例：物流費(fèi)用占比結(jié)構(gòu)分析（物流）
案例：中移動用戶群動態(tài)結(jié)構(gòu)分析
演練：用戶結(jié)構(gòu)/收入結(jié)構(gòu)/產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的分析
◇ 趨勢分析（發(fā)現(xiàn)事物隨時間的變化規(guī)律）
案例：破解零售店銷售規(guī)律
案例：手機(jī)銷量的淡旺季分析
演練：發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品銷售的時間規(guī)律
◇ 交叉分析（多維數(shù)據(jù)分析）
演練：用戶性別+地域分布分析
演練：不同區(qū)域的產(chǎn)品偏好分析
演練：不同教育水平的業(yè)務(wù)套餐偏好分析
5 、綜合分析方法及其適用場景（略）
◇ 綜合評價法（多維指標(biāo)歸一）
案例：南京丈母娘選女婿分析表格
演練：人才選拔評價分析（HR）
◇ 杜邦分析法（關(guān)鍵因素分析-財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析）
案例：運(yùn)營商市場占有率分析（通信）
案例：服務(wù)水平提升分析（呼叫中心）
演戲：提升銷量的銷售策略分析（零售商/電商）
◇ 漏斗分析法（關(guān)鍵流程環(huán)節(jié)分析-流失率與轉(zhuǎn)化率分析）
案例：電商產(chǎn)品銷售流程優(yōu)化與策略分析（電商）
演練：營業(yè)廳終端銷售流程分析（電信）
演練：銀行業(yè)務(wù)辦理流程優(yōu)化分析（銀行）
◇ 矩陣分析法（產(chǎn)品策略分析-象限圖分析法）
案例：工作安排評估
案例：HR人員考核與管理
案例：波士頓產(chǎn)品策略分析
6 、最合適的分析方法才是硬道理。
第四部分：數(shù)據(jù)分析思路篇
問題：數(shù)據(jù)分析思路是怎樣的？如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏？
1 、常用分析思路模型
2 、企業(yè)外部環(huán)境分析（PEST分析法）
案例：電信行業(yè)外部環(huán)境分析
3 、用戶消費(fèi)行為分析（5W2H分析法）
案例討論：搭建用戶消費(fèi)習(xí)慣的分析框架（5W2H）
4 、公司整體經(jīng)營情況分析（4P營銷理論）
5 、業(yè)務(wù)問題專題分析（邏輯樹分析法）
案例：用戶增長緩慢分析
6 、用戶使用行為研究（用戶使用行為分析法）
案例：終端銷售流程分析
第五部分：數(shù)據(jù)分析策略
問題：數(shù)據(jù)多，看不明白，不知道從何處看出業(yè)務(wù)問題？
1 、數(shù)據(jù)分析策略
◇ 先宏觀，后微觀
◇ 先整體，再部分
◇ 先普遍，再個別
◇ 先單維，再多維
◇ 先表象，再根因
◇ 先過去，再未來
2 、數(shù)據(jù)解讀要訣
◇ 看差距，找短板
◇ 看極值，評優(yōu)劣
◇ 看分布，分層次
◇ 看結(jié)構(gòu)，思重點(diǎn)
◇ 看趨勢，思重點(diǎn)
◇ 看峰谷，找規(guī)律
◇ 看異常，找原因
3 、解讀要符合業(yè)務(wù)邏輯
案例：營業(yè)廳客流趨勢分析
第六部分：數(shù)據(jù)呈現(xiàn)（根據(jù)需要講解，課件留給學(xué)員參考）
1 、常用圖形類型及選擇原則
2 、基本圖形畫圖技巧
3 、圖形美化原則
4 、表格美化技巧
案例：繪圖示例
第七部分：分析報告撰寫（根據(jù)需要講解，課件留給學(xué)員參考）
問題：如何讓你的分析報告顯得更專業(yè)？
1 、分析報告的種類與作用
2 、報告的結(jié)構(gòu)
3 、報告命名的要求
4 、報告的目錄結(jié)構(gòu)
5 、前言
6 、正文
7 、結(jié)論與建議
第八部分：Power Query預(yù)處理工具實(shí)戰(zhàn)篇
1 、Power BI組件框架
◇ Power Query超級查詢器
◇ Power Pivot超級透視表
◇ Power View交互式圖表工具
2 、獲取和轉(zhuǎn)換（Power Query）
◇ 數(shù)據(jù)處理的常見問題
◇ PQ功能簡介
3 、多數(shù)據(jù)源讀取
◇ 多數(shù)據(jù)源讀取
演練：從文件/Excel/數(shù)據(jù)庫/Web頁獲取數(shù)據(jù)源
4 、數(shù)據(jù)組合/集成
◇ 數(shù)據(jù)的追加
◇ 變量的合并
◇ 文件夾合并
演練：數(shù)據(jù)集成（追加、合并、文件夾）
5 、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
◇ 數(shù)據(jù)表的管理
◇ 數(shù)據(jù)類型和格式
◇ 數(shù)據(jù)列的操作
◇ 數(shù)據(jù)行的操作
演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
6 、PQ的本質(zhì)—M語言
◇ 強(qiáng)大的M語言
第九部分：Power View交互式圖表工具實(shí)戰(zhàn)篇
問題：如何讓你的分析結(jié)果更直觀易懂？如何讓數(shù)據(jù)“慧”說話？
1 、圖表類型與作用
2 、常用圖形及適用場景
3 、Power view簡介
4 、常用圖表制作
◇ 柱狀圖、條形圖
◇ 折線圖、餅圖
5 、復(fù)雜圖形制作
◇ 雙坐標(biāo)圖（不同量綱呈現(xiàn)）
◇ 對稱條形圖（對比）
◇ 散點(diǎn)圖/氣泡圖（矩陣分析法）
◇ 瀑布圖（成本、收益構(gòu)成分析）
◇ 漏斗圖（用戶轉(zhuǎn)化率分析）
演練：圖表制作與演示
6 、交互式圖表
7 、分層鉆取
8 、四種篩選器
第十部分：Power Pivot數(shù)據(jù)建模工具實(shí)戰(zhàn)篇
1 、Power Pivot簡介
2 、PP基本功能
◇ 數(shù)據(jù)分類
◇ 匯總方式
3 、超級透視表
◇ 建模的核心：篩選器與計(jì)算器
◇ 建立多表關(guān)系模型
◇ 關(guān)系管理：新建、修改、刪除
演練：數(shù)據(jù)預(yù)處理操作
4 、度量值
◇ 度量值定義
◇ 度量值計(jì)算
◇ 度量值的雙層篩選
演練：度量值使用
5 、計(jì)算列
◇ 新建列
◇ 列與度量值的區(qū)別
6 、DAX數(shù)據(jù)分析表達(dá)式
◇ DAX公式
◇ DAX運(yùn)算符
◇ DAX函數(shù)
◇ DAX高級篩選函數(shù)
7 、上下文
◇ 行上下文
◇ 篩選上下文
◇ 度量值的計(jì)算原理
◇ 上下文沖突時的上下文處理
結(jié)束：課程總結(jié)與問題答疑。
培訓(xùn)講師：傅一航，華為大數(shù)據(jù)專家
計(jì)算機(jī)軟件與理論碩士研究生（研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎）。在華為工作十年，五篇國家專利，在華為工作期間獲得華為數(shù)項(xiàng)獎項(xiàng)，曾在英國、日本、荷蘭等國家做項(xiàng)目，對大數(shù)據(jù)有深入的研究。
傅老師專注于大數(shù)據(jù)分析與挖掘等應(yīng)用技術(shù)，以及大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模應(yīng)用于行業(yè)及商業(yè)領(lǐng)域，解決行業(yè)實(shí)際的問題。將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于運(yùn)營決策，幫助企業(yè)提升運(yùn)營決策能力；應(yīng)用于市場營銷，通過大數(shù)據(jù)營銷，解決營銷中的用戶群細(xì)分，產(chǎn)品定位，精準(zhǔn)營銷，精準(zhǔn)促銷等實(shí)際問題，提升營銷效果，節(jié)省營銷費(fèi)用，以及市場預(yù)測、用戶行為預(yù)測等。
傅老師目前致力于將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于通信、金融、航空、電商、互聯(lián)網(wǎng)、政府等領(lǐng)域。傅老師的課程最大特色：實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)！實(shí)現(xiàn)“業(yè)務(wù)問題+分析思路+分析方法/分析模型+分析工具+結(jié)果應(yīng)用”融為一體。即，結(jié)合清晰的業(yè)務(wù)場景（明確目的），分解為具體的數(shù)據(jù)問題（分析思路），選擇最合適的方法（分析方法），深入淺出的理論講解（分析模型），使用簡單實(shí)用的工具操作（分析工具），實(shí)現(xiàn)分析結(jié)果到業(yè)務(wù)策略的落地。
專著與榮譽(yù)：
獲得國家專利：
1.CN1925642:對集群用戶進(jìn)行處理的方法和集群用戶處理系統(tǒng)
2.CN101114999A:數(shù)據(jù)發(fā)送控制方法及數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備
3.CN101119183A:重傳控制方法及傳輸設(shè)備
4.CN101483847A:實(shí)現(xiàn)策略控制的方法、裝置及系統(tǒng)
5.CN101605359B:一種切換過程中轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)的方法、無線實(shí)體和基站
論文：
1.基于統(tǒng)計(jì)的無詞典分詞方法
2.文本的自動分類
3.基于Internet的智能信息檢索技術(shù)研究
服務(wù)客戶：
通信行業(yè)培訓(xùn)客戶：
香港電信：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷實(shí)戰(zhàn)》
湖北聯(lián)通：《大數(shù)據(jù)分析與商業(yè)智能》
廣東聯(lián)通：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)培訓(xùn)》
上海電信：《渠道大數(shù)據(jù)分析與挖掘思路及方法》
河北電信：《數(shù)據(jù)化運(yùn)營下的大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
南京電信：《大數(shù)據(jù)視圖支撐精準(zhǔn)化營銷》
上海移動1期：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
上海移動2期：《大數(shù)據(jù)挖掘模型及實(shí)現(xiàn)原理培訓(xùn)》
上海移動3期：《大數(shù)據(jù)預(yù)處理及模型優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)》
浙江移動：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
江蘇移動：《大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷技能提升實(shí)戰(zhàn)》
深圳移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
廣西移動：《大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢及在公司營銷領(lǐng)域的應(yīng)用》
遼寧移動：《數(shù)據(jù)分析方法與經(jīng)營分析技巧》
泉州移動3期：《數(shù)說營銷—市場營銷數(shù)據(jù)分析與挖掘應(yīng)用》
德陽移動2期：《大數(shù)據(jù)挖掘與建模優(yōu)化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)》
浙江移動：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)品營銷能力提升》
四川移動：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升》
吉林移動：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》；
貴州移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
海南移動：《基于大數(shù)據(jù)運(yùn)營的用戶行為分析與精準(zhǔn)定位》
山東移動：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
深圳移動：《大數(shù)據(jù)在行業(yè)內(nèi)外的應(yīng)用》
中國終端公司：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升培訓(xùn)》
中山移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
東莞移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
成都移動：《數(shù)字化運(yùn)營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》
眉山移動2期：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
云浮移動：《大數(shù)據(jù)挖掘和信息提煉專項(xiàng)培訓(xùn)》
陽江移動：《小數(shù)據(jù)•大運(yùn)營--運(yùn)營數(shù)據(jù)的分析與挖掘》
德陽移動：《電信運(yùn)營商市場營銷數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用典型案例》
陜西在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
四川在線：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
大連移動：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
內(nèi)蒙古移動：《大數(shù)據(jù)分析與Hadoop大數(shù)據(jù)解決方案》
貴州中移通信：《SPSS數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
華為技術(shù)：《話務(wù)量預(yù)測與排班管理》
……
金融行業(yè)培訓(xùn)客戶：
江西中行：《大數(shù)據(jù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新》
平安集團(tuán)：《數(shù)據(jù)挖掘與現(xiàn)代企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營實(shí)踐》
光大銀行：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
中信銀行：《大數(shù)據(jù)分析與挖掘綜合能力提升實(shí)戰(zhàn)》
平安普惠金融：《Hadoop解決方案技術(shù)培訓(xùn)》
平安產(chǎn)險：《大數(shù)據(jù)分析綜合能力提升》
交通銀行：《大數(shù)據(jù)》
招商銀行佛山公司：《“數(shù)”說營銷----大數(shù)據(jù)營銷實(shí)戰(zhàn)與沙盤》
杭州銀貨通科技：《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展及應(yīng)用創(chuàng)新》
廣電銀通：《大數(shù)據(jù)綜合能力提升》
……
能源汽車交通行業(yè)培訓(xùn)客戶：
東風(fēng)日產(chǎn)：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)》
富維江森（汽車）：《數(shù)字化運(yùn)營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
廣州地鐵1期：《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘培訓(xùn)》
廣州地鐵2期：《數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)建模實(shí)戰(zhàn)》
西部航空：《數(shù)字化運(yùn)營下的數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用培訓(xùn)》
海南航空：《利用大數(shù)據(jù)營銷提升航線收益》
北京機(jī)場貴賓公司：《市場營銷數(shù)據(jù)的分析》
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